Модель системная

Системный анализ представляет собой широкую стратегию научного поиска с использованием математического аппарата и математических концепций кибернетики — математических моделей. Системный анализ позволяет выявлять те факторы и взаимосвязи, которые могут оказаться весьма существенными при постановке экспериментов и их обработке, и обнаруживать слабые места гипотез и допущений. Он особенно эффективен при изучении сложных систем, каковыми, в частности, являются процессы химической технологии и химические производства. Как научный подход, базирующийся на проверке гипотез с помощью экспериментов и строгой иерархической последовательности изучения, системный анализ является мощным инструментом познания явлений, происходящих в сложных си- [c.386]

Далее необходим формальный механизм перехода от концептуальной модели к модели системной динамики, что позволило бы исследователям работать только с концептуальной моделью (что намного проще, так как она не имеет динамической сложности) и получать при этом уже готовые динамические модели, адекватность которых определяется адекватностью концептуальной модели. Такой механизм предложен авторами в четвертой главе. I, [c.7]

Пятая глава книги посвящена применению разработанных методов и накопленного опыта в области моделирования сложных систем при разработке модели системной динамики развития региона и города как его составляющей. [c.7]

Таким образом, формализация экспертных знаний с помощью разработки концептуальных моделей позволяет, по мнению авторов, существенно повысить эффективность реализации стандартной в системной динамике цепочки "ментальная модель - модель системной динамики", добавив в нее третье звено - "концептуальная модель". Теперь она имеет следующий вид "ментальная [c.37]

Рис. 2.1. Графическое представление элементов моделей системной динамики.

Таким образом, вместо физической имитации динамики поведения системы с помощью "водопровода" удобно использовать для этой цели математические описания элементов модели системной динамики (например уравнение 2.1), а для симуляции процессов, протекающих в исследуемой системе, применять численные методы интегрирования данных уравнений. Более подробно этот процесс и особенности применения различных численных методов интегрирования рассмотрен в разделе 2.3.2 настоящей главы. [c.61]

В таблице 2.3 приведен краткий обзор изображений используемых в символической форме при построении моделей системной динамики. [c.66]

Глава 4 МЕХАНИЗМ ПЕРЕХОДА ОТ КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ К МОДЕЛИ СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ [c.166]

При приобретении знаний важную роль играет так называемое поле знаний, в котором содержатся основные понятия, используемые при описании предметной области, и свойства всех отношений, используемых для установления связей между понятиями. Поле знаний связано с концептуальной моделью предметной области, в которой не учтены ограничения, которые неизбежно возникают при представлении знаний в виде алгоритмов моделей системной динамики. [c.167]

В настоящей главе представлена структура базы знаний социально-экономической системы и реализованный на ней механизм перехода от концептуальной модели к модели системной динамики. База знаний представляет собой реализацию формализованных в виде концептуальной модели знаний экспертов о социально-экономической системе. [c.167]

Процедурные знания экспертов реализованы в базе знаний в виде шаблонов вывода, которые позволяют формализовать процесс синтеза динамической модели. На вход шаблонов подаются декларативные знания базы знаний, на выходе получаются элементы моделей системной динамики. [c.172]

Шаблоны вывода, определяющие информационные связи модели системной динамики. [c.178]

Механизм синтеза модели системной динамики [c.182]

Знания экспертов о социально-экономической системе формализованы в виде концептуальной модели, основу которой составляет дерево целей - декомпозиция глобальной цели. Для решения глобальной задачи предметной области экспертами формируется набор действий, который представляет собой формализованные знания экспертов о процессах, которые могут происходить с элементами нижнего уровня декомпозиции (примитивами) концептуальной модели. Данный набор формируется на этапе создания концептуальной модели. Для генерации состава и структуры динамической модели экспертам необходимо также определить множество пар элементов, одним из которых является примитив, а другим - действие. Такие пары элементов в конечном счете однозначно определяют материальную структуру (уровни и потоки между ними) модели системной динамики. Отношения концептуальной модели также определяют информационную структуру (петли обратной связи) динамической модели. [c.182]

Кроме структуры и состава динамической модели, необходимо определить информационные связи между элементами модели системной динамики. Данные информационные связи реализуют петли обратной связи и задержки на динамической модели. [c.186]

На шаге 1 этого алгоритма получаем уровни модели системной динамики (рис. 4.2). Для этого примитивы a , аг, аз подставляем в шаблон вывода х / Получаем следующие уровни [c.190]

На втором шаге данного алгоритма получаем потоки модели системной динамики. Для этого из множества, полученного в результате применения первого алгоритма, выделим четыре подмножества [c.191]

Положения, выдвинутые авторами, вытека от из многолетних экспериментальных исследований индуцированных аутополиплоидов земляник вида Fragaria v s a,L., созданных на основе генетической коллекции диплоидных линий и гибридов этого вида. Генетическая коллекция диплоидных и тетраплоидных форм позволила создать генетическую модель системно-подобранных генотипов разного уровня полиплоидии, дающую возможность генетически анализировать роль дозы хромосом и роль гетеро— и гомозиготности генотипа в определении свойств и признаков. В сравнительном анализе использованы также прироовые полиплоиды. [c.274]

Модели системной динамики представлянэт богатые возможности для реализации обратных связей, которые наряду с уровнями и потоками, временными задержками и нелинейностями (см. главу 2) определяют динамику системы. Можно предположить, что необходимо огромное ко-.пичество различных процессов обратных связей и других структурных ЭЛеМ НТОВ, чтобы понять динамику сложных систем. Фаю ически же наиболее сложное поведение [c.20]

Понятие "ментальные модели" жизненно важно для системной динамики с момента появления этой науки. Инфюрмация относ ительно струистуры и связей в динамических системах. определенны х из ментальных моделей, например, позволяет создавать динамические компьютерные модели даже в отсутствие чи пенных данных. Исследователи в области системной динамики приложили много усилий для разработки широкого многообразия методов и процедур выявления, представления и отбора ментальных моделей [60, 66, 8"]. Цель большинства исследований при построении моделей системной динамики заключается в изменении или уточнении ментальных моделей, чтобы, в свонэ очередь, улучшить качество решений, получаемых на этих моделях. [c.28]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология